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J-GLOBAL ID：201902237637452881   整理番号：19A0494197

異なるLandsat時系列アルゴリズムから得られた森林擾乱地図はどのように類似しているか【JST・京大機械翻訳】

How Similar Are Forest Disturbance Maps Derived from Different Landsat Time Series Algorithms?

著者 (17件)： Cohen Warren B. (USDA Forest Service, Pacific Northwest Research Station, 3200 SW Jefferson Way, Corvallis, OR 97331, USA) ,  Healey Sean P. (USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, 507 25th Street, Ogden, UT 84401, USA) ,  Yang Zhiqiang (Department of Forest Ecosystems and Society, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, USA) ,  Stehman Stephen V. (College of Environmental Science & Forestry, State University of New York, 1 Forestry Drive, Syracuse, NY 13210, USA) ,  Brewer C. Kenneth (USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, P.O. Box 279, Florence, MT 59833, USA) ,  Brooks Evan B. (Department of Forest Resources and Environmental Conservation, Virginia Polytechnic Institute and State University, 310 West Campus Drive, Blacksburg, VA 24061, USA) ,  Gorelick Noel (Google Switzerland GmbH, Zurich 8002, Switzerland) ,  Huang Chengqaun (College Park, University of Maryland, MD 20742, USA) ,  Hughes M. Joseph (College of Earth, Ocean, and Atmospheric Sciences, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, USA) ,  Kennedy Robert E. (College of Earth, Ocean, and Atmospheric Sciences, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, USA) ,  Loveland Thomas R. (U.S. Geological Survey, Earth Resources Observation and Science Center, 47914 252nd Street, Sioux Falls, SD 57198, USA) ,  Moisen Gretchen G. (USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, 507 25th Street, Ogden, UT 84401, USA) ,  Schroeder Todd A. (ASRC Federal InuTeq, U.S. Geological Survey, Earth Resources Observation and Science Center, 47914 252nd Street, Sioux Falls, SD 57198, USA) ,  Vogelmann James E. (U.S. Geological Survey, Earth Resources Observation and Science Center, 47914 252nd Street, Sioux Falls, SD 57198, USA) ,  Woodcock Curtis E. (Department of Earth and Environment, Boston University, 675 Commonwealth Ave., Boston, MA 02215, USA) ,  Yang Limin (Stinger Ghaffarian Technologies, U.S. Geological Survey, Earth Resources Observation and Science Center, 47914 252nd Street, Sioux Falls, SD 57198, USA) ,  Zhu Zhe (ASRC Federal InuTeq, U.S. Geological Survey, Earth Resources Observation and Science Center, 47914 252nd Street, Sioux Falls, SD 57198, USA)
資料名： Forests (Web)  (Forests (Web))
巻： 8  号： 4  ページ： 98  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7188A  ISSN： 1999-4907  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 擾乱は森林システムにおける重要な生態学的プロセスであり,擾乱マップは森林ダイナミックスを理解するために重要である。Landsatデータは,森林擾乱を監視するための重要なリモートセンシングデータセットであり,最近,擾乱マッピングアルゴリズムの開発において主要な成長があった。これらのアルゴリズムの多くは,Landsat時系列における微妙な信号を採掘するために,高い時間的データ量を利用するが,それらの信号がサブtになるにつれて,それらはLandsatデータにおけるノイズと混合される可能性が高い。本研究では,6つの異なるLandsatシーン上の森林擾乱の完全範囲を地図化する能力における7つの異なるアルゴリズム間の類似性を調べた。地図は,時間とともに乱されない森林の量に関して非常によく一致した。しかし,少なくとも1つのアルゴリズムによって与えられた年に撹乱された森林の約30%に対して,どのピクセルが影響を受けたかについてはほとんど一致しなかった。より高い大きさの擾乱を目標とするアルゴリズムは,より高い省略誤差を示したが,より広い範囲の擾乱の大きさを目標とするものよりも,より低いコミッション誤差を示した。これらの結果は,与えられた森林擾乱マップの利用者が,関心のある擾乱目標に関して,地図の強度と弱点(省略とコミッション誤り率に関して)を理解するべきであることを示唆した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リモートセンシング ,  画素 ,  *アルゴリズム ,  類似性 ,  誤り率 ,  雑音 ,  生態学
準シソーラス用語： データ量 ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リモートセンシング ,  変化検出 ,  Landsat時系列 ,  森林擾乱

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

引用文献 (41件)：

• Seidl, R.; Schelhaas, M.-J.; Rammer, W.; Verkerk, P.J. Increasing forest disturbance in Europe and their impacts on carbon storage. Nat. Clim. Chang. 2014, 4, 806-810.
• Turner, M.G. Disturbance and landscape dynamics in a changing world. Ecology 2010, 91, 2833-2849.
• McDowell, N.; Coops, N.C.; Beck, P.S.A.; Chambers, J.Q.; Gongodagamage, C.; Hicke, J.A.; Huang, C.; Kennedy, R.; Krofcheck, D.J.; Litvak, M.; et al. Global satellite monitoring of climate-induced vegetation disturbances. Trends Plant Sci. 2015, 20, 114-123.
• Schwantes, A.M.; Swenson, J.J.; Jackson, R.B. Quantifying drought-induced tree mortality in the open canopy woodlands of central Texas. Remote Sens. Environ. 2016, 181, 54-64.
• Brooks, E.B.; Wynne, R.H.; Thomas, V.A.; Blinn, C.E.; Coulston, J.W. On-the-fly massively multitemporal change detection using statistical quality control charts and Landsat data. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2014, 52, 3316-3332.

タイトルに関連する用語 (7件)： LANDSAT ,  時系列 ,  アルゴリズム ,  森林 ,  擾乱 ,  地図 ,  類似